황사 × 미세먼지

Yellow Dust x Fine Dust

초록 새싹과 꽃망울이 피어나는 봄이 돌아왔어요!
하지만 그 사이를 비집고 황사와 미세먼지라는 봄의 불청객도 함께 찾아왔답니다.
이토록 기다리던 봄에 아쉬움만 불어넣는 황사와 미세먼지에 대해 같이 얘기해 볼까요?

<신소재공학과>

무은재학부 21학번 27기 알리미 남현동

와… 오늘 하늘 진짜 뿌옇다…. 이대로 밖에 나간다면 마음 편히 숨을 쉬지 못할 거야! 그래, 이 마스크를 쓰면 괜찮겠다! 어떤 마스크인지 내가 알려줄게~ 코로나19로 인해 마스크 사용량이 급증하면서 썩지 않는 마스크로 인한 환경 오염에 관해 관심이 높아지고 있어. 이 문제를 해결하기 위해 개발된 것이 바로 생분해 마스크 필터야! 만드는 방법은 다음과 같아. 흔히 생분해 플라스틱으로 잘 알려진 폴리부틸렌 숙시네이트PBS, Polybutylene Succinate를 나노 단위와 마이크로 단위의 섬유로 만들어서 이를 빽빽하게 교차시켜. 이렇게 만든 부직포 형태의 필터는 체에 거르는 방식으로, 그 사이 공간을 지나가는 바이러스나 미세먼지를 통과하지 못하게 해. 또한, 기존의 마스크 필터가 오직 나노섬유만을 사용하여서 숨쉬기가 힘들다는 점을 보완하기 위해, 나노섬유에 마이크로 단위의 섬유를 교차해서 마스크 자체의 통기성을 높였어. 마스크 착용 전과 착용 후의 호흡 압력 차를 측정하는 실험을 했더니, 매우 낮은 59Pa로 측정되는 결과를 보였대. 정말 신기하지 않아? 그런 후, 이 필터에 게 껍데기에서 추출한 키토산 나노위스커라는 물질로 코팅하는 공정을 거쳐. 키토산 나노위스커는 영구적으로 양전하를 띠는데, 대부분의 바이러스나 미세먼지와 같은 PMParticulate Matter, 입자상 물질은 음전하를 띠기 때문에 필터의 작은 구멍 사이에 PM을 포집하는 데 도움을 줘. 심지어 기존 마스크 필터가 정전기 방식을 사용했기에 습기와 수분에 치명적이었던 것과는 다르게, 침과 입김 같은 수분에도 전하는 영구적이기 때문에 훨씬 효율적이야. 이렇게 만들어진 생분해 마스크 필터는 미세입자를 95% 차단해 주는 N95 마스크의 성능과 유사해지지. 마지막으로 쓰레기 분해 테스트를 해본 결과 퇴비화 토양에서 28일 이내에 생분해되는 것으로 나타나서 기존의 마스크에 비해서 매우 친환경적이야! 자, 이제 나는 이 필터가 들어간 마스크를 쓰고 외출하고 올게. 안녕~

[참고자료]

최세진, 「Biodegradable, Efficient, and Breathable Multi-Use Face Mask Filter」, 『ADVANCED SCIENCE: Volume 8, Issue 6』, 2021.3.17. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202003155

<전자전기공학과>

무은재학부 21학번 27기 알리미 문준혁

콜록! 콜록! 봄이 오면 황사와 미세먼지 때문에 건강에 주의해야 하듯이 반도체 공정에도 각별한 주의가 필요해. 반도체 공정의 경우 극소량의 오염물질만으로도 불량품이 생겨나는데, 황사와 미세먼지가 발생하면 공정 과정에서 불량품이 생겨날 확률이 매우 높아지게 돼. 그래서 오염물질을 배출하고 깨끗한 공기만을 유입하는 반도체 공정을 위한 최적의 공간이 있어. 바로 클린룸Cleanroom이야. 클린룸의 청정도를 나타내는 단위는 CLASS로, 1ft3 내에 0.5μm 크기의 오염물질의 입자 수로 결정돼. 클린룸은 사용 목적이나 반도체 종류에 따라 청정도 조건이 매우 다른데, 보통 반도체 웨이퍼 공정을 위한 클린룸은 CLASS 10~100 정도로 유지해. 도대체 클린룸은 어떻게 오염물질들을 배출하여 깨끗한 공간을 유지할 수 있을까? 대표적인 반도체 공정 클린룸의 구조는 FABFabrication Facility, RPReturn Plenum, SPSupply Plenum 총 3개의 층으로 이루어져 있어. 먼저, FAB 층은 반도체 공정이 진행되는 층이야. FAB 층에 존재하는 공기는 바닥의 그래이팅Grating이라는 패널을 통해 RP 층으로 향하고, 통로를 지나 FAB 위의 SP 층으로 이동해. SP 층에 있는 수많은 FFUFan Filter Unit가 내부 공기에 존재하는 오염물질을 걸러낸 후 다시 FAB 층으로 보내는 거야. 이러한 순환 과정에서 공정에 영향을 주는 온도, 습도, 압력 등을 조절하고 FFU를 통해 일정한 기류를 만들어 FAB 층에서 최적의 환경 조건을 유지할 수 있어. 클린룸은 반도체 공정 이외에도 다양한 분야에서 필수적인 기술인데, 디스플레이, 배터리와 같은 초정밀 공정에서는 ‘산업용 클린룸’이, 제약, 식품 등의 연구소에서는 ‘바이오 클린룸’이 사용돼. 나날이 성능이 올라가는 클린룸 덕분에 황사나 미세먼지가 몰려와도 공정을 막힘없이 진행할 수 있는 거지. 그럼 우리도 황사나 미세먼지를 피하려고 클린룸에 숨어도 되냐고? 안돼, 그건 위험해! 클린룸은 공정이나 연구에 최적화된 공간이라, 사람이 견디기엔 적합한 습도와 압력이 아닌 위험한 공간이니까 조심하자!

[참고자료]

1. 최광민 외 4명, 「반도체 웨이퍼 제조공정 클린룸 구조, 공기조화 및 오염제어시스템」, 『한국산업보건학회지』, 제25권 제2호(2015년), 204-208쪽. https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201524848647870.pdf
2. 고재연, 「반도체 이어 제약배터리도 ‘에어샤워’… 클린룸, 초정밀산업 ‘핵’으로」, 『한경 경제』, 2018.08.07. https://www.hankyung.com/economy/article/2018080796641
3. [그림]반도체 공정 클린룸 구조 https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201524848647870.pdf

<화학공학과>

신소재공학과 20학번 26기 알리미 강아림

어휴, 하늘 뿌연 것 좀 봐! 오늘 미세먼지 농도가 ‘나쁨’ 수준이라고 하네. 괜히 숨쉬기 힘든 것 같고 그렇다니까. 그런데 눈에 보이지도 않는 미세먼지의 농도는 대체 어떻게 측정하는 걸까? 미세먼지 농도 측정 방법에는 수동 측정법과 자동 측정법이 있는데, 자동 측정법 중에서도 빛의 물리적 특성을 이용해서 미세먼지 농도를 간접적으로 측정할 수 있는 베타선 흡수법-Ray Absorption Method과 광산란법Light Scattering Method에 대해 알려줄게! 먼저, 베타선 흡수법은 광원으로부터 조사된 베타선이 먼지가 포집된 필터 위를 투과할 때, 먼지를 투과하면서 흡수되거나 소멸하는 베타선의 상대적인 세기를 측정하여 미세먼지의 농도를 측정하는 방법이야. 아래 두 식을 통해 미세먼지 농도를 최종적으로 구할 수 있어.

첫 번째 식에서 I는 필터 투과 후, I0는 필터 투과 전 베타선의 세기를 뜻해. 그리고 μ와 X는 각각 베타선 질량 흡수 소멸 계수, 단위 면적당 채취된 먼지의 질량을 의미하지. 이렇게 구한 I를 두 번째 식에 대입하면 최종 미세먼지 농도 C를 구할 수 있어. 이때 S는 필터의 면적, Q는 흡입된 공기량, ∆t는 채취 시간이야. 베타선 흡수법은 대기 중 미세먼지를 먼저 채취해야 하므로 실시간 측정이 어렵지만, 높은 정확도를 자랑하기 때문에 미세먼지 표준 측정 방법으로 사용되고 있어. 다음은 광산란법이야. 어떤 입자에 빛을 조사하면 입자에 의해 빛이 산란하는데, 대기 중에 떠다니는 미세먼지 입자와 물리적 성질이 같은 입자의 빛을 조사하면 산란하는 빛의 양이 입자의 질량 농도에 비례한다는 원리를 이용한 방법이야. 산란한 빛을 모아 전기적 신호를 이용해 미세먼지 농도를 측정하는 거지. 광산란법은 베타선 흡수법보다 오차율이 높지만, 실시간 측정이 가능하다는 장점이 있어. 이런 기술들 덕에 우리가 쉽게 미세먼지 농도를 확인할 수 있는 거야!

[참고자료]

최상인 외 2명, 「미세먼지 입자의 측정분석원리 고찰」, 『공업화학 전망』 21권 2호 (2018년 4월), 18~20쪽.

<컴퓨터공학과>

무은재학부 21학번 27기 알리미 김나림

아~ 진짜 이놈의 황사는 올 때마다 너무 힘든 것 같아…. 어? 저기 전광판을 보니까 미세먼지 농도가 458μg/m³으로 초미세먼지 주의보가 내려졌구나! 맞다, 너희들 그거 알아? 미세먼지 농도를 알아낼 때는 광산란법으로 농도를 측정한 뒤에, 다중 선형 회귀 모델을 사용해서 기계학습으로 보정해 준다고 해! 좀 더 자세히 알아볼까? 광산란법은 먼지의 개수와 크기를 측정하기 위해, 먼지의 부피를 측정해 무게를 추정하는 방법이야. 이 방법이 미세먼지를 측정할 때는 문제가 되지 않는데, 황사는 밀도가 굉장히 높고 초미세먼지 비율도 높아서 광산란법에서 많은 오류가 발생한다고 해. 이 오류를 바로 기계학습 방법 중 하나인 ‘선형 회귀 모델’을 이용해 해결할 수 있는 거지. 선형 회귀 모델은 이름에서도 알 수 있듯이 선형 방정식을 사용하는 방식이야. 임의의 선형 방정식을 예시로 들어 설명해 볼게.

여기서 h는 우리가 구하고자 하는 종속변수인데, 광산란법에서는 우리가 구하고 싶은 보정된 초미세먼지 농도에 해당해. xn꼴은 독립변수로, 광산란법에서 측정된 크기에 따른 여러 먼지의 농도가 되는 거야. 그리고 an꼴과 b는 독립변수에 곱해지는 상수에 해당하고, 바로 이 상수를 기계학습을 통해 알아내어 식에 적용하는 거지. 그렇다면 상수를 구하기 위한 기계학습은 어떻게 일어날까? 기계학습을 위해서는 위에서 언급한 독립변수, 즉 실시간으로 계속하여 바뀌는 먼지의 농도가 필요해. 그리고 이 독립변수를 올바르게 보정하기 위해 제대로 측정된 값인 참조데이터가 필요하지. 여기서 일어나는 기계학습은 쉽게 말해 위의 선형 방정식으로 계산한 값이 참조데이터와 근사하게 나오도록 상수를 계속하여 조정하는 과정이라고 이해하면 돼! 데이터는 황사가 있을 때와 황사가 없을 때 두 경우 모두를 데이터로 가지고 있는데, 황사가 아닌 경우에는 이 선형 회귀 모델을 실행시키면 안 되기 때문에 따로 필터링이라는 과정을 거쳐. 이렇게 보니 기계학습이라는 방법은 정말 많은 곳에서 다양하게 쓰이고 있는 것 같아. 놀라운 점은 이런 기계학습은 우리에게 친근한 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 진행한다고 해. 나도 일상생활에 있는 여러 문제를 기계학습으로 해결해 봐야겠다!

[참고자료]

백승훈, 「다중 선형 회귀에 의한 광산란 초미세먼지 측정기의 황사 보정 기법」, 중원대학교, 『J융합정보논문지』, 제11권 제8호(2021.08.28), 92-99쪽.